302会议室是一间中型研讨室，长方形的会议桌旁坐着三位面试官：一位是计算机学院负责算法的张教授，一位是社科学院研究城市问题的李教授，还有一位是项目总负责、来自公共管理学院的王教授。
林浅、陆星宇和其他四位同组新生依次落座。空气安静得能听到空调送风的细微声响。
“同学们好，欢迎参加‘智慧城市’项目面试。”王教授扶了扶眼镜，笑容温和但目光锐利，“不用紧张，我们主要是想看看各位的思维特点、知识储备以及团队协作潜力。首先，请每人用三分钟时间，阐述你对面前这个‘公交线路优化’案例的理解和切入角度。从……这位同学开始吧。”
被点到的社科学院男生略显紧张地开始陈述，从公平性和资源分配效率的角度分析。接着是公管学院的女生，强调了政策制定中的公众参与和利益平衡。
轮到林浅。
她调整了一下呼吸，目光扫过三位教授，声音清晰平稳：“各位老师好。我认为，在这个案例中，除了技术和效率优化，更关键的是‘优化方案的社会可接受性’与‘实施过程中的风险沟通’。”
她顿了顿，继续道：“大数据给出的‘最优解’，可能是基于历史流量和人口分布，但未必符合居民的心理地图、出行习惯和社区认同。比如，取消一条历史悠久的公交线路，即使数据证明它效率低下，也可能引发强烈的社区情感反弹和舆论危机。”
“因此，我的切入点是‘数据优化’与‘社会认同’的双重建模。在技术方案出台前，引入基于社交媒体的舆情预分析，识别潜在反对群体和核心关切；在方案公布时，配套针对性的叙事策略，不是简单宣布‘优化’，而是讲述‘升级’——如何让新的线路网络更好地连接社区记忆、服务弱势群体、提升整体出行体验。将技术决策，转化为一个有温度、可沟通的公共故事。”
她的陈述条理分明，视角独特，将新闻传播的叙事思维嵌入了技术决策流程中。王教授微微颔首，李教授也露出感兴趣的神色。张教授则表情平静，不置可否。
下一个，是陆星宇。
他从平板电脑上调出一张简单的图表，投屏到会议室侧面的屏幕上。那是一幅节点和连线图，显然是公交站点和线路的抽象模型。
“我构建了一个动态需求响应的多目标优化模型。”他的声音没有任何起伏，像在陈述一个数学定理，“核心变量包括：实时乘客OD矩阵、车辆容量、站点容量、道路通行时间波动。目标函数最小化总体乘客等待时间、车辆空载率和运营成本，约束条件包括线路最大长度、最小发车频率和覆盖所有必要站点。”
他调出另一幅图，展示了模型在不同时间段（早高峰、平峰、晚高峰）的优化结果对比。“传统固定线路在需求波动时效率损失明显。我的模型允许线路根据实时需求进行弹性调整，核心骨架不变，但支线和小循环可以动态生成与撤销。”
他展示了几组模拟数据，效率提升百分比清晰可观。“关键算法是改进的禁忌搜索结合在线学习，可以处理大规模实时数据输入。技术难点在于收敛速度和实时性保证，但可以通过分布式计算和模型简化解决。”
全程没有任何“社会”、“认同”、“叙事”之类的词汇。只有变量、函数、算法、效率。
会议室里一片安静。另外几个新生脸上已经露出了“我听不懂但大受震撼”的表情。社科学院的李明哲眉头紧皱，显然在努力理解那些数学术语。
张教授的眼睛亮了，身体微微前倾：“你对实时数据处理中可能出现的噪声和异常值，怎么处理？”
“在预处理阶段采用鲁棒统计方法过滤，并在模型目标函数中加入正则化项，抑制异常数据对解的影响。”陆星宇回答得很快，显然早有思考。
王教授和李教授交换了一个眼神。陆星宇的技术方案无疑极其硬核，但……似乎完全没考虑案例描述中隐含的“社会维度”。
王教授清了清嗓子：“陆星宇同学，你的模型非常出色。但如果，优化后的动态线路频繁变动，导致老年乘客或不熟悉智能手机的群体无法适应，引发不满甚至社会矛盾，你的模型如何应对？”
这是一个典型的社会技术耦合问题。
所有人都看向陆星宇。
陆星宇沉默了两秒，似乎在理解这个问题。然后，他开口：“可以在约束条件中增加‘线路稳定性系数’，限制单位时间内线路变更的频率和幅度。或者，为特定群体（如老年人）设计并维持少数几条固定‘保障性线路’，作为动态系统的补充。这是技术层面可以实现的妥协。”
他的解决方案依旧是完全技术导向的，将“社会矛盾”转化为了一个可量化的“约束条件”或“补充子系统”。
李教授忍不住追问：“但如果社区居民因为情感认同，坚决反对取消某条历史线路，即便它效率低下、且已规划了替代的‘保障性线路’呢？这种非理性的情感因素，如何纳入你的模型？”
这个问题更尖锐了。情感、认同、非理性……这些似乎是陆星宇模型语言里不存在的词汇。
林浅的心提了起来。她看到陆星宇的眉头几不可察地蹙了一下，那是他遇到无法立刻用现有逻辑框架解析的问题时的微表情。
会议室里气氛有些凝滞。
就在这时，林浅举起了手。
“林浅同学？”王教授看向她。
“老师，我可以尝试从我的角度，回应一下李教授的问题吗？”林浅声音平静。
“请讲。”
“我认为，李教授说的‘非理性情感因素’，本质上是一种基于地方依恋和集体记忆的‘社区社会资本’。”林浅缓缓说道，“它并非不可分析。我们可以通过文本挖掘（本地论坛、社区公众号历史文章）、深度访谈、甚至老照片的视觉情感分析，来量化和定位这种‘情感价值’的地理分布和强度。”
她看向陆星宇，目光清亮：“如果能把这种‘情感价值’也建模成一种数据层——比如，每条历史线路对应一个‘情感权重系数’——那么，陆星宇同学的多目标优化模型，是否可以在目标函数中，加入一个‘最大化保留情感权重高的线路’的子目标？或者在约束条件中，设定某些高情感权重线路的‘不可取消性’？”
她的话，像一座桥，突然架在了技术模型的冰冷理性与社会情感的混沌温热之间。
陆星宇猛地转过头，看向林浅。这是他进入会议室后，第一次将目光如此直接、长时间地投注在一个人身上。
他的眼神里不再是纯粹的平静，而是闪过了一丝极快的、近乎锐利的光芒。那是一种看到某个复杂拼图突然被嵌入关键一块时的反应。
他没有立刻回答，但手指在平板电脑上快速滑动、点击。几秒钟后，他再次抬头，看向教授们，也看了一眼林浅。
“可行。”他吐出两个字，语速比平时快了一点，“‘情感权重系数’可以作为先验知识输入，或通过她提到的文本挖掘方法在线估计。将其作为软约束或加权目标加入现有模型，在数学上是直接的。这会牺牲一部分效率最优解，但可以获得社会接受度更高的帕累托前沿解集。”
他将林浅定性描述的“情感因素”，瞬间转化成了可操作的数学模型语言。
王教授和李教授对视一眼，都从对方眼中看到了惊讶和赞赏。张教授更是露出了满意的笑容。
这不是一个人的独角戏，也不是两个人的争论。这是一个文科生和一个理科生，在极短的时间内，完成了一次漂亮的思维接力与互补。林浅提供了问题的社会学转译和量化思路，陆星宇则瞬间完成了数学建模的对接。
“很好。”王教授脸上的笑容加深了，“这就是我们项目希望看到的——不同学科背景的同学，能够相互理解、碰撞、融合，产生一加一大于二的效果。”
接下来的小组自由讨论环节，气氛微妙地改变了。原本可能各自为政甚至相互竞争的同组新生，似乎被刚才那一幕触动，开始尝试更多的交叉讨论。虽然再没有出现林浅和陆星宇那样高默契的“配合”，但交流明显活跃起来。
面试结束，大家依次离开会议室。
林浅走在最后，整理着自己的东西。陆星宇走在她前面一步，在门口处，他忽然停了下来，转过身。
林浅抬头，对上他的视线。
他的眼神已经恢复了平日的淡漠，但似乎又有些不同。他看着她，沉默了两秒，然后很轻地点了一下头。
没有说“谢谢”，也没有说“合作愉快”。
就只是一个点头。
然后，他转身离开，背影很快消失在走廊尽头。
林浅站在原地，看着他消失的方向，心里有种说不清道不明的感觉。不是兴奋，也不是如释重负，而是一种……奇异的充实感。
刚才那短短的交锋与接力，像一场高强度的心智锻炼，让她疲惫却又异常清醒。她看到了自己思维的价值——能够将模糊的社会问题转化为清晰的、可被技术模型理解的“接口”。她也看到了陆星宇思维的恐怖效率——一旦接口清晰，他能在瞬间完成复杂的数学构建。
他们是如此不同，却又在某个抽象的层面上，达成了惊人的默契。
手机震动，是苏暖发来的消息：【怎么样怎么样？面试还顺利吗？和冰山天才同组有没有被冻伤？】
林浅低头打字回复，嘴角不自觉地弯起一个细微的弧度：
【还好。他……其实没那么冷。】
至少，在思维的碰撞中，他给出的反馈，是清晰而高效的。
甚至，有点烫人。
她收起手机，走出信息学院大楼。夕阳西下，将她的影子拉得很长。
而她的脑海里，还回响着刚才会议室里，那个关于“情感权重系数”的提议，和他那句简洁有力的“可行”。
一种莫名的预感，像初春冰面下的暗流，开始悄悄涌动。
